{"id":20634,"date":"2026-08-14T11:50:07","date_gmt":"2026-08-14T09:50:07","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/numa-memory-policies-datenbankserver-optimierung-server\/"},"modified":"2026-08-14T11:50:07","modified_gmt":"2026-08-14T09:50:07","slug":"politiche-di-memoria-numa-ottimizzazione-dei-server-di-database-server","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/it\/numa-memory-policies-datenbankserver-optimierung-server\/","title":{"rendered":"Politiche di memoria NUMA per server di database di grandi dimensioni: ottimizzazione mirata delle prestazioni"},"content":{"rendered":"<p><strong>Memoria NUMA<\/strong> Nel caso di grandi server di database, determina quanto i thread operino in prossimit\u00e0 della memoria necessaria e in che misura le latenze influenzino i tempi di risposta e la velocit\u00e0 di elaborazione. Coordino in modo mirato l\u2019assegnazione delle CPU, il posizionamento della memoria e le dimensioni del carico di lavoro, riducendo gli accessi a distanza e ottenendo cos\u00ec un sistema affidabile e pianificabile <strong>Prestazioni<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>Punti centrali<\/h2>\n<ul>\n  <li><strong>Topologia<\/strong> Comprendere: tenere in considerazione in modo mirato nodi, core, RAM e interconnessioni.<\/li>\n  <li><strong>Politiche<\/strong> Scegliere l'opzione pi\u00f9 adatta: Strict, Preferred, Interleave in base all'obiettivo del carico di lavoro.<\/li>\n  <li><strong>affinit\u00e0<\/strong> Implementazione: associare localmente thread, IRQ e memoria.<\/li>\n  <li><strong>Macchine virtuali<\/strong> A livello di nodo: allocare vCPU e RAM in un nodo NUMA.<\/li>\n  <li><strong>Monitoraggio<\/strong> Eseguire: misurare le letture remote, la latenza P99 e il carico dei nodi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/datenbankserver-setup-8273.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Comprendere la topologia NUMA<\/h2>\n<p>Inizio ogni ottimizzazione con la <strong>Topologia<\/strong>: Quanti nodi NUMA ci sono, come sono distribuiti i core, in che modo la RAM \u00e8 collegata agli zoccoli e quanto costano gli accessi all\u2019interconnessione. L\u2019accesso alla memoria locale richiede molto meno tempo rispetto a un accesso oltre i confini del nodo, pertanto evito inutili <strong>Remoto<\/strong>-Metodi. I grandi server di database traggono vantaggio dal fatto che io pianifichi i carichi di lavoro in modo tale che i thread e i dati rimangano sullo stesso nodo. Se il volume di dati attivi non rientra in un singolo nodo, pianifico consapevolmente la distribuzione invece di lasciarla al comportamento predefinito. In questo modo mantengo la <strong>Latenza<\/strong> bassa e garantisce una portata costante anche in caso di carico elevato.<\/p>\n\n<h3>Scegliere con cura le impostazioni del BIOS e dell'hardware<\/h3>\n<p>Nel BIOS verifico che <strong>Interleaving dei nodi<\/strong> \u00e8 disattivata, in modo da mantenere la separazione NUMA. Assegno i canali di memoria in modo simmetrico per ogni socket e faccio attenzione alla configurazione (1DPC vs. 2DPC), affinch\u00e9 la frequenza di clock e la larghezza di banda non subiscano cali inutili. Funzionalit\u00e0 come <strong>Stati C<\/strong> Per quanto riguarda le modalit\u00e0 di risparmio energetico aggressive, imposto valori pi\u00f9 prudenti per gli obiettivi di latenza, in modo che i core non debbano riattivarsi continuamente. <strong>SMT\/ Hyper-Threading<\/strong> Valuto in base al carico di lavoro specifico: per i carichi di lavoro OLTP fortemente dipendenti dalla memoria, limito il numero di thread SMT attivi in parallelo per ogni core, al fine di ridurre la pressione sulla cache e la variabilit\u00e0. Verifico inoltre che i dispositivi PCIe (NIC, NVMe) siano collegati localmente per ogni socket, in modo che il loro <strong>IRQ<\/strong> e che i percorsi DMA non attraversino l'interconnect. Chi adotta un approccio meticoloso in questa fase getta le basi su cui le politiche e le affinit\u00e0 possono dispiegare la loro efficacia.<\/p>\n\n<h2>Scegliere correttamente le politiche di memoria<\/h2>\n<p>La scelta di <strong>Politica<\/strong> determina da quale nodo il kernel alloca la memoria e come sono configurati i fallback. L\u2019opzione \u201cStrict\u201d imposta limiti rigidi e interrompe le allocazioni se il nodo di destinazione non dispone di spazio; ci\u00f2 d\u00e0 priorit\u00e0 a <strong>Prestazioni<\/strong> in termini di flessibilit\u00e0. La strategia \u201cPreferred\u201d mantiene un nodo preferito, ma in caso di scarsit\u00e0 di risorse ricorre ad altri nodi, offrendo cos\u00ec una via di mezzo. Interleave distribuisce le pagine su pi\u00f9 nodi con il metodo round-robin, il che pu\u00f2 essere utile in presenza di grandi quantit\u00e0 di dati utilizzati in modo uniforme. Per molti database, una strategia locale con Preferred o Strict \u00e8 solitamente la scelta migliore <strong>Scelta<\/strong>.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Politica<\/th>\n      <th>Condotta<\/th>\n      <th>Utilizzo tipico<\/th>\n      <th>Vantaggi<\/th>\n      <th>I rischi<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>Rigoroso<\/td>\n      <td>Utilizza la memoria solo dal nodo di destinazione, altrimenti genera un errore<\/td>\n      <td>Critica latente <strong>Banche dati<\/strong> con una chiara pianificazione dei nodi<\/td>\n      <td>Il pi\u00f9 locale possibile <strong>Accessi<\/strong>, latenze prevedibili<\/td>\n      <td>L'allocazione pu\u00f2 fallire se il nodo \u00e8 pieno<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Preferito<\/td>\n      <td>Nodo preferito, con possibilit\u00e0 di ripiego su altri<\/td>\n      <td>Generale <strong>Carichi di lavoro<\/strong> con carico variabile<\/td>\n      <td>Buona vicinanza con una flessibilit\u00e0 accettabile<\/td>\n      <td>Aumento del lavoro da remoto in caso di carenza<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Interleave<\/td>\n      <td>Round-robin su pi\u00f9 nodi<\/td>\n      <td>Molto grandi, ampiamente utilizzati <strong>Dati<\/strong><\/td>\n      <td>Carico distribuito su pi\u00f9 nodi<\/td>\n      <td>Localit\u00e0 meno favorevole, latenza potenzialmente pi\u00f9 elevata<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/NUMA_Optimierung_Besprechung_1234.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Thread, affinit\u00e0 della CPU e associazione alla memoria<\/h2>\n<p>Associo i thread ai core del nodo di destinazione, alloco la memoria con numactl e allineo gli IRQ in modo che <strong>Dati<\/strong> Rimanere a livello locale. Questa combinazione di affinit\u00e0 della CPU e memory binding riduce le costose letture remote e rende pi\u00f9 compatta la distribuzione dei tempi di esecuzione. Per un controllo granulare, utilizzo policy a livello di processo o di thread e mantengo il buffer pool il pi\u00f9 vicino possibile ai thread di lavoro attivi. Chi desidera approfondire l\u2019argomento trover\u00e0 istruzioni pratiche su come <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/server-numa-localita-cpu-memoria-affinita-ottimizzazione-core\/\">Affinit\u00e0 della CPU<\/a>, che possono essere applicate direttamente agli host produttivi. In questo modo garantisco la coerenza <strong>Latenze<\/strong> anche quando il sistema \u00e8 sottoposto a un carico elevato.<\/p>\n\n<h3>Dare priorit\u00e0 agli Hotset locali<\/h3>\n<p>Identifico gli hotset della <strong>Carico di lavoro<\/strong> e li colloco rigorosamente a livello locale, mentre i dati \u201cfreddi\u201d possono essere collocati in modo pi\u00f9 flessibile. Grazie a questa gerarchia, i percorsi principali rimangono vicini alla RAM del nodo. Se il carico aumenta, la soluzione scala in modo ottimale, poich\u00e9 i percorsi pi\u00f9 onerosi continuano a essere eseguiti localmente. Senza questa organizzazione, la curva di latenza va in tilt non appena i thread accedono sempre pi\u00f9 spesso in modo trasversale tra i nodi. Una chiara <strong>Rilegatura<\/strong> impedisce in modo affidabile proprio questo comportamento.<\/p>\n\n<h3>Unificare NUMA di archiviazione e di rete<\/h3>\n<p>Organizzo <strong>NIC<\/strong> e <strong>NVMe<\/strong>-Assegno in modo mirato i dispositivi ai socket e indirizzo i loro IRQ ai core locali. Mantengo coerente il Receive-\/Transmit-Steering (RSS\/RPS\/XPS) per ogni nodo, in modo che i pacchetti vengano elaborati proprio dove girano i thread del database. Con NVMe utilizzo pi\u00f9 code per ogni core e vincolo i thread I\/O a livello locale, in modo che i percorsi di log e dati non transitino attraverso l\u2019interconnessione. Per la replica, separo i percorsi di rete per ogni nodo, in modo che i flussi WAL\/Redo in entrata arrivino a destinazione a livello locale. In questo modo rimangono <strong>IO<\/strong>\u2013 e i percorsi della CPU sono congruenti, e il database non spreca cicli in copie superflue attraverso l'interconnessione di memoria.<\/p>\n\n<h2>Pianificazione delle VM in base alle dimensioni dei nodi<\/h2>\n<p>Dimensiono le macchine virtuali in modo che il numero di vCPU e la RAM rientrino in un nodo NUMA fisico, poich\u00e9 ci\u00f2 riduce <strong>Latenza<\/strong> e il traffico di interconnessione. Le VM di grandi dimensioni, pi\u00f9 grandi di un nodo, distribuiscono inevitabilmente gli accessi alla memoria, perdendo cos\u00ec prevedibilit\u00e0. Se una VM deve essere pi\u00f9 grande, pianifico esplicitamente il vNUMA e mi assicuro che la distribuzione sia simmetrica tra i nodi. Per quanto riguarda l\u2019host, evito l\u2019oversubscription nei carichi di lavoro sensibili alla latenza e mantengo riservata la memoria locale per ogni VM. Una rapida panoramica della struttura fisica dei nodi \u00e8 fornita da \u201e<a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/nodi-numa-server-hosting-grandi-sistemi-serverboost\/\">Pianificazione dei nodi NUMA<\/a>\u201c, il che semplifica le decisioni relative alle dimensioni della VM e <strong>Errore<\/strong> previene il posizionamento.<\/p>\n\n<h3>Tenere conto delle impostazioni dell'hypervisor<\/h3>\n<p>Verifico come l'hypervisor presenta il vNUMA e tengo traccia dell'assegnazione dei gruppi di vCPU ai <strong>Nuclei<\/strong> Coerente. Inoltre, mi assicuro che la topologia NUMA della VM corrisponda a quella dell\u2019host, in modo che lo scheduler possa rimanere locale. Mantengo le riserve di memoria e le regole di anti-affinit\u00e0 il pi\u00f9 ridotte possibile, ma il pi\u00f9 rigorose necessario. Preferisco sostituire un\u2019elevata densit\u00e0 di VM su un singolo socket con una distribuzione vicina ai nodi. In questo modo garantisco <strong>Remoto<\/strong>- Riduci al minimo gli accessi e mantieni stabili i percorsi di I\/O.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/numa-memory-policies-database-8672.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h3>Pratica dei container e dell'orchestrazione<\/h3>\n<p>Nei contenitori metto <strong>cpuset<\/strong>-Limiti coerenti: CPU e relative maschere di memoria (<em>cpuset.cpus<\/em>, <em>cpuset.mems<\/em>) vanno di pari passo. Alle systemd-slices e alle unit vengono assegnate affinit\u00e0 CPU fisse, in modo che il kernel possa effettivamente applicare la preferenza di memoria. Nei livelli di orchestrazione, ho in programma di implementare pod\/servizi <strong>vicino al nodo<\/strong>, utilizzo valutazioni topologiche e l'assegnazione statica della CPU per evitare che un carico di lavoro oscilli tra i nodi. Dichiaro esplicitamente le Huge Pages per ogni pod\/container e mantengo stabili la loro dimensione e il loro numero per ogni nodo. Importante: i processi di infrastruttura e secondari (logging, sidecar, backup) li assegno ad altri core o addirittura all\u2019altro nodo NUMA, per non interferire con gli hotset del database.<\/p>\n\n<h2>Bilanciamento NUMA e ottimizzazione del sistema operativo<\/h2>\n<p>Il bilanciamento NUMA automatico pu\u00f2 ottimizzare le prestazioni locali <strong>Accessi<\/strong> migliorare quando i carichi di lavoro si spostano o le fasi cambiano in modo significativo. Lo utilizzo in modo mirato, ma valuto se lo spostamento delle pagine avanti e indietro sia pi\u00f9 d\u2019intralcio che d\u2019aiuto. I processi ben definiti con una chiara affinit\u00e0 traggono spesso vantaggio da policy impostate manualmente piuttosto che da continui riassegnamenti. Verifico i parametri del kernel, la gestione degli IRQ e le Huge Pages trasparenti nel contesto specifico del database e della piattaforma. Come punto di partenza mi \u00e8 utile questo <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/numa-bilanciamento-dei-server-ottimizzazione-della-memoria-hardware-numaflux\/\">Bilanciamento NUMA<\/a>-Guida per testare le impostazioni passo dopo passo e la <strong>dispersione<\/strong> ridurre le latenze.<\/p>\n\n<h2>Utilizzare le \"Huge Pages\" in modo mirato<\/h2>\n<p>Utilizzo le Huge Pages per ridurre i TLB-Miss e gestire grandi <strong>Memoria<\/strong>per gestire in modo pi\u00f9 efficiente le aree interessate. Per i server di database, riservo in anticipo le pagine, le assegno ai nodi e verifico se l\u2019istanza le utilizza effettivamente. Spesso disattivo le Transparent Huge Pages quando ho obiettivi di latenza e imposto le Huge Pages statiche, affinch\u00e9 l\u2019allocazione rimanga deterministica. Rimane tuttavia fondamentale la vicinanza al nodo NUMA; le Huge Pages rafforzano una buona strategia, ma non la sostituiscono. Chi ignora questo aspetto, difficilmente otterr\u00e0 risultati positivi <strong>Prestazioni<\/strong> e comporta il rischio di effetti collaterali durante il paging.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/numa_optimierung_7436.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Dimensionamento dei database: buffer pool e carico di lavoro<\/h2>\n<p>Pianifico il carico di lavoro attivo in modo tale che il buffer pool, le cache di blocco e di pianificazione e le risorse pi\u00f9 sollecitate <strong>Tabelle<\/strong> che possano stare in un nodo. In caso di istanze molto grandi, suddivido i servizi o gli shard tra i nodi, invece di estendere un\u2019unica istanza monolitica enorme su tutti i nodi. Per i casi OLTP, mantengo compatto il buffer pool per nodo e do priorit\u00e0 ai tassi di hit locali. Per le scansioni OLAP, l\u2019interleave pu\u00f2 essere utile in casi particolari, quando il volume di dati \u00e8 enorme e uniforme. Senza questa disciplina, il <strong>Interconnessione<\/strong>-Il traffico e consuma le riserve proprio nei momenti in cui si verificano i picchi di carico.<\/p>\n\n<h3>Trucchi specifici per i database<\/h3>\n<p>Tengo conto del modello di processi e thread del motore: <strong>PostgreSQL<\/strong> utilizza dei processi, quindi eseguo l\u2019istanza principale, Autovacuum e Checkpointer separatamente per ciascun nodo e mantengo <em>shared_buffers<\/em> localmente per ogni shard. In caso di <strong>MySQL\/InnoDB<\/strong> archiviare <em>istanze del buffer pool<\/em> su Knoten e allinea localmente i thread IO e i log writer. <strong>SQL Server<\/strong> beneficia di un Soft-NUMA ottimizzato e di un\u2019allocazione che organizza gli scheduler e i gruppi di memoria lungo i nodi fisici. <strong>Oracolo<\/strong>-Configurer\u00f2 le istanze utilizzando Large Pages locali e segmenter\u00f2 i server worker e IO tra i nodi. In generale, ridurr\u00f2 la contesa dell'arena dell'allocatore (ad es. jemalloc) tramite arene ottimizzate per NUMA e mi assicurer\u00f2 che <strong>Gestione blocchi<\/strong> e mantenere gli hotspot di latch a livello locale, applicando il partizionamento e lo sharding lungo i nodi.<\/p>\n\n<h2>Monitoraggio: le metriche che contano<\/h2>\n<p>Misuro le letture remote, il traffico di interconnessione tra nodi, gli errori di pagina per nodo e il P99-<strong>Latenza<\/strong> delle query rilevanti. Inoltre, monitoro il carico della CPU per nodo, i rapporti di NUMA-Miss e la percentuale di accessi alla memoria locale. Questa panoramica mostra se la policy \u00e8 efficace o se i thread accedono in modo incontrollato a pagine remote. Metto in correlazione i picchi con le decisioni dello scheduler, gli eventi di migrazione e gli errori di allocazione. Solo queste metriche confermano che la <strong>Politica<\/strong> non solo in laboratorio, ma in modo permanente nel sistema produttivo.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/numa_memory_optimierung_3481.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Strategia di test e implementazione<\/h2>\n<p>Effettuo i test per fasi: innanzitutto dei microbenchmark per <strong>Larghezza di banda<\/strong> e la latenza per nodo, quindi carichi di lavoro realistici con cache fredde e calde. Aumento gradualmente i livelli di carico, misuro P95\/P99\/P99,9 e osservo la distribuzione, non solo i valori medi. Documento ogni modifica (policy, affinit\u00e0, Huge Pages, instradamento IRQ) ed eseguo test A\/B in condizioni identiche. Prima del rollout definisco <strong>Criteri di cancellazione<\/strong> e un piano di ripristino, in modo da poter tornare rapidamente alla configurazione precedente in caso di regressioni. Un breve test di stabilizzazione sotto carico continuo verifica <strong>Deriva<\/strong> e le migrazioni che, su brevi periodi, rimangono invisibili.<\/p>\n\n<h2>Procedura passo dopo passo<\/h2>\n<p>Per prima cosa inserisco i <strong>Topologia<\/strong>: numero di nodi, assegnazione dei core, canali di memoria e interconnessione. Successivamente, definisco il carico di lavoro target per ciascun nodo e verifico se gli hotset si adattano a tale configurazione. Nella fase successiva, imposto l\u2019affinit\u00e0 della CPU, l\u2019instradamento degli IRQ e il memory binding a livello di processo o di thread. Successivamente, attivo o disattivo il bilanciamento NUMA in base alla dinamica del carico di lavoro e, se necessario, riservo Huge Pages per ogni nodo. Infine, verifico il risultato con test di carico ripetibili e monitoro <strong>Cifre chiave<\/strong> in funzionamento continuo.<\/p>\n\n<h2>Esempi pratici e ostacoli<\/h2>\n<p>Un'istanza OLTP con molte transazioni brevi ottiene un miglioramento misurabile se imposto i thread di lavoro e il buffer pool su un <strong>Nodo<\/strong> impostare \u201eStrict\u201c o \"Preferred\". Un data warehouse con scansioni di ampia portata pu\u00f2 trarre vantaggio dall'interleave se i dati vengono utilizzati in modo molto uniforme e i nodi sono ben sfruttati. Le VM perdono sensibilmente in termini di pianificabilit\u00e0 non appena superano i confini dei nodi e l\u2019hypervisor assegna la memoria in modo sfalsato. Spesso osservo che una singola VM \u00abestesa\u00bb sovraccarica l\u2019interconnessione, rallentando cos\u00ec anche le VM vicine. Questi effetti scompaiono non appena passo a un\u2019architettura locale <strong>Assegnazione<\/strong> e torni a una configurazione vNUMA corretta.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/serverraum-numa-9023.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Scenari di errore e anti-pattern<\/h2>\n<p>Con <strong>Rigoroso<\/strong> aumenterei il rischio che le allocazioni falliscano e che intervenga l'OOM-Killer. Per questo motivo mantengo liberi dei margini sul nodo di destinazione, monitoro i tentativi falliti e definisco delle soluzioni alternative (ad esempio, un ridimensionamento mirato al di fuori delle ore di punta). Transparent Huge Pages nel <em>sempre<\/em>- La modalit\u00e0 causa nei percorsi di latenza <strong>Deframmentazione<\/strong> e Stalls \u2013 utilizzo le prenotazioni statiche oppure attivo THP <em>madvise<\/em>. Il bilanciamento NUMA automatico pu\u00f2 spostare le pagine avanti e indietro in caso di carico oscillante; se rilevo modelli di \u201cpage bounce\u201d, ripristino manualmente le politiche. Nelle macchine virtuali (VM) sono <strong>Mongolfiera<\/strong> e la compressione della memoria \u00e8 un vero e proprio ostacolo alla prevedibilit\u00e0; disattivo queste funzioni per i database critici. Pianifico le migrazioni in tempo reale tra i nodi solo durante le finestre di inattivit\u00e0 oppure trasferisco prima i dati a livello di database, in modo che l\u2019interconnessione non si intasi secondariamente.<\/p>\n\n<h2>Pianificazione della capacit\u00e0 e crescita<\/h2>\n<p>Prevedo una per ogni nodo <strong>Riserva<\/strong> Impiego da 10 a 20 % per i picchi di carico, Autovacuum\/Compaction e i processi di manutenzione periodici. Se il volume dei dati aumenta, scalare prima lungo i nodi (shard\/servizi), anzich\u00e9 aumentare ciecamente l\u2019intero buffer pool. Impedisco una \u201ecrescita silenziosa\u201c imponendo limiti rigidi per ogni nodo e attivando avvisi non appena i tassi di hit locali diminuiscono o le percentuali remote aumentano. Nelle proiezioni per i prossimi trimestri, non prendo in considerazione solo il volume dei dati, ma anche <strong>Tassi di transazione<\/strong> e distribuzioni di accesso modificate, poich\u00e9 queste spostano spesso gli hot set pi\u00f9 rapidamente rispetto al semplice fabbisogno di memoria. In questo modo la piattaforma rimane stabile e le espansioni avvengono in modo controllato, senza compromettere la localit\u00e0 NUMA.<\/p>\n\n<h2>Bilancio breve<\/h2>\n<p>Ottimizzo i server di database di grandi dimensioni: <strong>NUMA<\/strong>-Combino in modo ottimale topologia, policy e dimensioni del carico di lavoro. L\u2019allocazione locale della memoria garantisce quei millisecondi decisivi, mentre gli accessi remoti non pianificati fanno lievitare la latenza P99. In futuro pianificher\u00f2 le VM in modo che si adattino ai nodi o sfruttino chiaramente il vNUMA. Utilizzo in modo mirato le impostazioni del sistema operativo, le affinit\u00e0 e le Huge Pages, ne verifico l\u2019effetto e applico le modifiche solo sulla base di dati di monitoraggio. Chi segue questi passaggi otterr\u00e0 le prestazioni previste <strong>Prestazioni<\/strong> \u00e8 costituito da hardware di ultima generazione e garantisce prestazioni affidabili e veloci anche in condizioni di carico elevato.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le politiche di memoria NUMA ottimizzano i server di database di grandi dimensioni grazie all'allocazione locale della memoria, all'affinit\u00e0 della CPU e all'hardware del server 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